We consider an online geometric connection rule that stores one point of state. After processing $p_i$, the state is updated by $x_i=γx_{i-1}+(1-γ)p_i$, and the two segments from $x_{i-1}$ to $x_i$ and from $x_i$ to $p_i$ are retained. The design parameter $γ$ controls the persistence of the state. We minimize the sum of the $α$-powers of the resulting edge lengths under independent uniform input and under arbitrary input sequences. For uniform points in the unit ball, the stationary problem has a transition at $α=1$. Its continuous extension is minimized at the boundary for $0<α\leq1$, and every global minimizer is interior for $α>1$. The main result determines the finite optimizer in the joint window $α_N=1+\varepsilon_N$, $\varepsilon_N\log N\toλ$. Below an explicit threshold it lies on the $N^{-1/2}$ scale. At the threshold its scale is $\sqrt{\log N/(N\log\log N)}$, and above the threshold it approaches an explicit stationary root with two computable corrections. A second threshold identifies which correction governs the location, and differentiated estimates prove eventual uniqueness. At $α=3d+8$, the linear coefficient at the stationary endpoint changes sign and a branch of strict local maxima enters the parameter interval. Under arbitrary input sequences, the optimal parameter and asymptotic worst-case edge-power cost per processed point are explicit for $0<α\leq3$. At high powers, periodic blocks and a separation argument show that this optimized cost is asymptotic to $2\log2/\logα$. Exact results for powers two and four, a rational recursion for all even powers, and a high-dimensional expansion provide additional descriptions of the optimizer.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 8月18日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
10+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
13+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员